Good Semi supervised Learning That Requires a Bad GAN 恢復博客更新，最近沒那么忙了，記錄一下學習。 Intro 本文是一篇稍微偏理論的半監督學習的文章，通過證明一個能夠生成非目標分布的 低樣本密度的樣本的生成器，對半監督學習的效果有很大的提升，這樣的生成器作者稱之為Complement Generator，而提升的原因是生成的bad樣本填充了特 ...
2020-10-06 20:50 0 711 推薦指數：
Virtual Adversarial Training: a Regularization Method for Supervised and Semi-supervised Learning 簡介 本文是17年半監督學習的一篇文章，受對抗訓練的啟發，將對抗訓練的范式用於提升半監督學習 ...
Semi-Supervised Learning with Generative Adversarial Networks 引言：本文將產生式對抗網絡（GAN）拓展到半監督學習，通過強制判別器來輸出類別標簽。我們在一個數據集上訓練一個產生式模型 G 以及 一個判別器 D，輸入 ...
Laine, Samuli, and Timo Aila. "Temporal Ensembling for Semi-Supervised Learning." arXiv preprint arXiv:1610.02242 (2016). 這篇論文投在ICLR 2017上：https ...
這篇文章的主要貢獻點在於： 1.實驗證明僅僅利用圖像整體的弱標簽很難訓練出很好的分割模型； 2.可以利用bounding box來進行訓練，並且得到了較好的結果，這樣可以代替用pixel-leve ...
論文筆記：Adaptive Consistency Regularization for Semi-Supervised Transfer Learning Paper: Adaptive Consistency Regularization for Semi-Supervised ...
論文閱讀： DIVIDEMIX: LEARNING WITH NOISY LABELS AS SEMI-SUPERVISED LEARNING 作者說明 版權聲明：本文為博主原創文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版權協議，轉載請附上原文出處鏈接和本聲明。 原文鏈接：鳳⭐塵 》》https ...
題記：最近在做LLL(Life Long Learning)，接觸到了SSL(Semi-Supervised Learning)正好讀到了谷歌今年的論文，也是比較有點開創性的，淺顯易懂，對比實驗豐富，非常適合缺乏基礎科學常識和剛剛讀研不會寫論文的同學讀一讀，觸類旁通嘛。 這篇論文 ...
一些參考資料: [1] 李宏毅機器學習教學視頻 semi-supervise [2] 李宏毅視頻的文字稿 (上面兩個資料的講解順序是：semi-supervised generative model --> low density assumption --> ...
